Předpětí výběru vzorků - definice, jak překonat, typy

Předpětí výběru vzorku je zkreslení, které je výsledkem selhání při zajištění správné randomizace vzorku populace Základní pojmy statistiky pro finance Dobré pochopení statistik je zásadně důležité, aby nám pomohlo lépe porozumět financím. Statistické koncepty mohou navíc pomoci investorům sledovat. Nedostatky procesu výběru vzorku vedou k situacím, kdy je méně pravděpodobné, že některé skupiny nebo jednotlivci v populaci budou zahrnuti do vzorku.

Předpětí výběru vzorků

Přítomnost zkreslení výběru vzorku může narušit statistickou analýzu Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza je proces shromažďování a vyhodnocování měřitelných a ověřitelných údajů, jako jsou výnosy, podíl na trhu a mzdy, aby bylo možné porozumět chování a výkonnosti podniku. V éře datových technologií je kvantitativní analýza považována za preferovaný přístup k přijímání informovaných rozhodnutí. vzorku a ovlivnit statistickou významnost vybraných statistických testů. Statistický parametr může být navíc nadhodnocený nebo podhodnocený a nereprezentativní pro celou populaci.

Přestože je zkreslení přežití obecně považováno za samostatně, jedná se o speciální typ zkreslení výběru vzorku.

Typy zkreslení výběru vzorku

Předpětí výběru vzorků může mít různé formy. Mezi nejběžnější typy zkreslení výběru vzorku patří následující:

1. Vlastní výběr

K vlastnímu výběru dochází, když účastníci studie vykonávají do určité míry kontrolu nad rozhodnutím účastnit se studie. Jelikož se účastníci mohou rozhodnout, zda se výzkumu zúčastní, či nikoli, vybraný vzorek nereprezentuje celou populaci.

2, Výběr z konkrétní oblasti

Účastníci studie jsou vybráni pouze z určitých oblastí, zatímco ostatní oblasti nejsou ve vzorku zastoupeny.

3. Vyloučení

Některé skupiny populace jsou ze studie vyloučeny.

4. Předpojatost o pozůstalost

Předpojatost o přežití nastává, když je vzorek soustředěn na subjekty, které prošly výběrovým procesem, a ignoruje subjekty, které neprošly procesem výběru. Předpětí přežití vede k příliš optimistickým zjištěním ze studie.

5. Předběžná kontrola účastníků

Účastníci studie jsou přijímáni pouze z konkrétních skupin. Vzorek tedy nebude představovat celou populaci studie.

Jak překonat zaujatost?

Vzhledem k tomu, že zkreslení výběru vzorku může významně narušit výsledky studie a vést k chybným závěrům, měl by výzkumník vědět, jak s tímto typem zkreslení zacházet.

Nejviditelnější metodou je zavedení procesu náhodného výběru vzorků. Analýzou populace studie a identifikací podskupin populace musí výzkumník zajistit, aby vybraný vzorek co nejvíce představoval celkovou populaci.

Pokud jsou však některé podskupiny populace ve vybraném vzorku nedostatečně zastoupeny, zatímco jiné skupiny jsou nadměrně zastoupeny, může výzkumník použít statistickou korekci. K nesprávně prezentovaným skupinám lze přiřadit váhy.

Související čtení

Finance je oficiálním poskytovatelem certifikace FMVA (Financial Modeling and Valuation Analyst) FMVA®. Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a certifikační program Ferrari, jejichž cílem je transformovat kohokoli na špičkového finančního analytika.

Abychom se dál učili a rozvíjeli své znalosti finanční analýzy, velmi doporučujeme další finanční zdroje uvedené níže:

  • Předpětí v dolování dat Předpětí v dolování dat Předpojatost v dolování dat označuje předpoklad důležitosti, kterou obchodník přiřadí výskytu na trhu, který byl ve skutečnosti výsledkem náhody nebo nepředvídatelnosti
  • Předpětí rámování Předpětí rámování Předpětí rámování nastává, když se lidé rozhodují na základě způsobu, jakým jsou informace prezentovány, na rozdíl od samotných faktů. Stejná fakta prezentovaná dvěma různými způsoby mohou vést k odlišným úsudkům nebo rozhodnutím lidí.
  • Testování hypotéz Testování hypotéz Testování hypotéz je metoda statistické inference. Slouží k testování, zda je prohlášení týkající se parametru populace správné. Testování hypotéz
  • Pravidlo celkové pravděpodobnosti Pravidlo celkové pravděpodobnosti Pravidlo celkové pravděpodobnosti (známé také jako zákon o celkové pravděpodobnosti) je základním pravidlem ve statistice týkající se podmíněných a mezních

Poslední příspěvky